云和大数据 有望催生颠覆式创新

张亚勤 原创 | 2013-03-25 11:47 | 投票
  

  2008年9月-2009年7月,我曾利用业余时间,将自己对云计算的现实与未来的思考总结写成了《云计算三部曲》。那时,云计算对许多人来说还是新鲜和深奥的概念;而今,云已是触手可及。个人用户将文档、照片、视频、游戏存档记录上传至云中永久保存,企业客户根据自身需求,可以搭建自己的私有云,或托管、或租用公有云上的IT资源与服务,这些都已不是新鲜事。去年11月,我们宣布将Windows Azure平台带入中国,也意味着公有云已成为主流服务。作为云计算的杀手级应用,“大数据”近来又引发了不少行业人士的关注和研讨,此文将重点谈谈大数据与云的关系,以及二者的结合,将对科技和商业生态产生怎样的影响。

  三大平台之争与大数据

  三年前,我首次提出了“三大平台之争“,这是一场注定要旷日持久的争夺战。如今,三大平台之争也进入了新的阶段。

  第一个平台是云。由于云计算基础设施建设需要巨大的资金投入、长时间、大范围的部署和持续的更新维护,有足够的资源、实力去构建大规模云计算平台的企业并不多。所以当时我说,纵观全球,也不会有太多的公司有资格成为云平台的掌控者,如今看来,亚马逊、微软、谷歌、Rackspace等少数公司位于第一军团。

  我们正式发布Windows Azure平台是在2010年初。它整合了微软在云计算领域的经验积淀、创新能量和生态系统的传统优势,三年来发展迅猛。随着2012年9月,微软云操作系统(包括Windows Server,Windows Azure和System Center)的正式发布,以及11月微软与上海市政府、世纪互联达成合作,宣布将Windows Azure平台和Office 365服务引入中国,标志着微软在中国的云计算实践进入了全新的阶段。

  第二个平台是智能终端,其本质是iOS、Android和Windows之争。2010年,“移动三国”的竞争才刚开始。转眼间三年过去了,战况是越来越激烈,而且这场战役还会持续很久。苹果、Google、微软都在设法强化自身的生态系统,微软最近几个月,陆续宣布了Windows 8、Windows Phone 8等一系列新终端平台,目前的市场反响表明,微软的转型是基本成功的。

  更为重要的是,除了PC、平板电脑、智能手机、游戏主机等常见的计算终端之外,微软早已着眼于在更广阔的、泛在互连的智能设备布局,比如智能汽车、智能电视、工业设备和手持设备等。11月宣布的Windows Embedded 8标准版预览,支持触摸及手势交互,让数以百亿计的新机器与传统的IT设备和网络连接到一起。而从2012和2013年的CES展看,智能汽车会越来越热,直至普及。

  第三个平台是凌驾于云和端之上的,反映真实关系的社会化商务和社交平台。永不中断的云服务和彼此连接的人群与海量设备,带来的最大机会在于如何以人和数据为中心,发展出反映真实世界中人与人、人与机器、机器与机器关系的社会化网络,并在其上诞生消弭真实与虚拟界限、更加人性化、交互更自然的商务和社交平台,以及应用。我们看到,将现实社会关系数字化、网络化、商业化的尝试早已开始。但迄今为止,现实世界数字化的程度还不够,真正超越国别、种族和文化壁垒的社会化网络的平台仍未建成,这也正是中国IT产业的重大机遇。

  显然,三大平台里,云是前提,是基础。过去我讲过很多次,云计算其实在计算量越来越大、数据越来越多、越来越动态、越来越实时、越来越需要结构化的产业背景下被催生出来的一种基础架构和商业模式。无论是云计算本身、或是智能终端,还是凌驾于云和端之上的,基于社会化网络的平台和应用,都会让数以百亿计的机器、企业、个人随时随地都在获取和产生新的数据,即使是在摩尔定律的支撑下,计算设备硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度,并且这一问题会日渐严峻——这样的背景下,只有云才能解决“赋予数据以更大价值”的问题。这也就引出了新的话题,也是最近这段时间产业和社会都非常关注的“大数据”的话题。

  “大数据“的崛起

  如今,大数据的重要性越来越明显,但就和云计算一样,它也不是一个从天而降的新概念,而是在三个主要因素的驱动下,逐步成长成熟的。

  第一个驱动力,就是业界常说的大数据的三个V(Volume, Variety, Velocity),而这三个V可以有多种解读。

  首先来看看第一个V,巨大的数据量与数据完整性。IT业界所指的数据,诞生不过60多年。而一直到PC普及到千家万户之前,由于存储、计算和分析工具的技术和成本限制,许多自然界和人类社会值得记录的信号,并未形成数据——几十年前,气象、地质、石油物探、出版业、媒体业和影视业是大量、持续产出信号的行业,但那时90%以上采用的是存储模拟信号,难以通过计算设备和软件进行直接分析。那些拥有大量资金和人才的政府和企业,也只能把少量最关键的信号,进行抽取、转换、装载到数据库中。

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